データセット

library(tidyverse)
path <- "~/R/project/R_tutoring/Git/R_tutoring/Data/kadai01.csv"

df_raw <- read_csv(path, locale = locale(encoding = "UTF-8"))

kadai01 <- df_raw %>% 
  mutate(pref = c("Hokkaido", "Aomori", "Iwate", "Miyagi", "Akita", "Yamagata", 
   "Fukushima", "Ibaraki", "Tochigi", "Gunma", "Saitama", "Chiba", 
   "Tokyo", "Kanagawa", "Niigata", "Toyama", "Ishikawa", "Fukui", 
   "Yamanashi", "Nagano", "Gifu", "Shizuoka", "Aichi", "Mie", "Shiga", 
   "Kyoto", "Osaka", "Hyogo", "Nara", "Wakayama", "Tottori", "Shimane", 
   "Okayama", "Hiroshima", "Yamaguchi", "Tokushima", "Kagawa", "Ehime", 
   "Kochi", "Fukuoka", "Saga", "Nagasaki", "Kumamoto", "Oita", "Miyazaki", 
   "Kagoshima", "Okinawa")
  )


# show
DT::datatable(kadai01, 
              rownames = FALSE, 
              extensions = 'Buttons',
              options = list(autoWidth = FALSE,
                             pageLength = 5,
                             dom = 'Bfrtip',
                             buttons = list("csv"),
                             scrollX = TRUE,
                             scrollCollapse = TRUE),
              class = 'cell-border stripe',
              caption = "source: ")

データセットの呼び出しを行う

データの読み込み（インポート）

データの読み込み（※ディレクトリについて）ここでは，主にCSV(Comma Separated Values)ファイルの読み込みについて説明する。（注）ディレクトリについて・Windowsではメニュー「ファイル」→「ディレクトリの変更」で指定できる・Macではメニュー「その他」→「作業ディレクトリの変更」実際に，それぞれの環境の中でデータを読み込むときは，ディレクトリの理解が不可欠になる。例えば，JドライブのRフォルダにある”sheet1.csv”を読み込むときは次のようにする（学院のPC教室ではJドライブに資料を格納しておく）。

# データを読み込む
kadai01 <- read.csv("J:/R/kadai01.csv")

1.　データの提示

# show the first 6 lines of `kadai01`
knitr::kable(head(kadai01))

pref	pop	epc
Hokkaido	5384	11070
Aomori	1309	2720
Iwate	1280	2769
Miyagi	2334	4819
Akita	1023	2177
Yamagata	1123	2385

2．基本統計量の計算

平均値・最大値・最小値・中央値

summary(kadai01)

##      pref                pop             epc       
##  Length:47          Min.   :  574   Min.   : 1360  
##  Class :character   1st Qu.: 1114   1st Qu.: 2543  
##  Mode  :character   Median : 1649   Median : 3556  
##                     Mean   : 2704   Mean   : 5678  
##                     3rd Qu.: 2728   3rd Qu.: 5838  
##                     Max.   :13514   Max.   :28097

不偏分散

lapply(kadai01[,2:3], var)

## $pop
## [1] 7444685
## 
## $epc
## [1] 28866161

不偏標準偏差

lapply(kadai01[,2:3], sd)

## $pop
## [1] 2728.495
## 
## $epc
## [1] 5372.724

3．相関係数の計算

cor(kadai01[,2], kadai01[,3])

##           epc
## pop 0.9974586

4.　線形モデルの生成

kadai.lm <- lm(epc ~ pop, data = kadai01)

回帰直線を方程式を求める　

coef(kadai.lm)

## (Intercept)         pop 
##  365.697315    1.964112

上記の結果から、今回の回帰係数は、切片が365.6973149で、傾きが1.9641119であることがわかる。これを線形の式に直すと、以下の通りになる。

\[ epc = 365.6973149 + 1.9641119 \times pop \]

5. 散布図および回帰直線の描画

plot(kadai01[,2:3],
     xlab = "Tthe Number of Population (thousands)",
     ylab = "Electricity Consumption (million kWh")
abline(kadai.lm)

6．残差（テキストp.83）の絶対値が比較的大きい都道府県に注目し、自身の考察を書きなさい。

残差を求める

kadai01_result <- data.frame(kadai01, 
                      resid = resid(kadai.lm),
                      resid_abs = abs(resid(kadai.lm))
                      )

並び替える

head(kadai01_result[sort(kadai01_result$resid_abs, decreasing = F, index = T)[[2]],], n = 10)

# or
kadai01_result %>% 
  arrange(desc(resid_abs)) %>% 
  head(n = 10) %>% 
  knitr::kable()

kadai01_result %>% 
  arrange(desc(resid)) %>% 
  head(n = 10) %>% 
  knitr::kable()

	pref	pop	epc	resid	resid_abs
13	Tokyo	13514	28097	1188.2946	1188.2946
34	Hiroshima	2845	6592	638.4044	638.4044
17	Ishikawa	1154	3159	526.7176	526.7176
16	Toyama	1067	2918	456.5953	456.5953
40	Fukuoka	5103	10825	436.4397	436.4397
33	Okayama	1922	4572	431.2796	431.2796
28	Hyogo	5537	11626	385.0152	385.0152
18	Fukui	787	2217	305.5466	305.5466
20	Nagano	2100	4710	219.6677	219.6677
26	Kyoto	2610	5703	210.9707	210.9707

7．自己ワーク

環境省が公表する「環境統計集（平成29年度版）」のデータを用いて、グラフを１つ作成し、考察しなさい。枠内には、①使用データとそのURL、②プログラムソース、③グラフ、④考察の４点を記載しなさい。なお、データ整形は、必ずしもRを使用しなくても良い。必要があれば、データ整形に関する説明も、①使用データの部分に記載しなさい。

ファイル提出

コード等をwordに貼って、ファイルを提出する

APPENDIX

summry of `kadai.lm`

summary(kadai.lm)

## 
## Call:
## lm(formula = epc ~ pop, data = kadai01)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -1318.15  -129.32   -35.57   174.31  1188.29 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 365.69731   79.91473   4.576 3.72e-05 ***
## pop           1.96411    0.02091  93.913  < 2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 387 on 45 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.9949, Adjusted R-squared:  0.9948 
## F-statistic:  8820 on 1 and 45 DF,  p-value: < 2.2e-16

予測値と残差

残渣(residuals)は、実際の値と予測値の差分で計算される。

以下の図だと、予測値の青の線と実際の値である赤の線の間が残差である。

# load packages
library(modelr)
library(scales)
library(plotly)

# define the data for visualization
kadai01_plot <- kadai01 %>%
  add_predictions(kadai.lm) %>% 
  add_residuals(kadai.lm) %>% 
  `names<-`(value = c("pref", "pop", "epc", "predicted_epc", "residuals")) %>% 
  pivot_longer(cols = c(-pref, -pop), names_to = "vars", values_to = "value")



# raw v.s. expected value
g1 <- 
  kadai01_plot %>% 
  filter(vars != "residuals") %>% 
  ggplot(aes(pop, value, color = vars, label = pref)) +
  geom_point() +
  geom_line() +
  scale_x_continuous(labels = comma) +
  scale_y_continuous(labels = comma) +
  labs(title = "The scatter plot of the predicted value and raw data based on `kadai01`",
       x = "# of population",
       y = "Electricity",
       color = "Name") +
  theme_minimal()

ggplotly(g1)

実際の値である人口の変化によって生じる残差の値を、グラフ化したのが以下の図になる。

# residual  

library(ggrepel)

kadai01_plot %>% 
  filter(vars == "residuals") %>% 
  ggplot(aes(pop, value, label = pref)) +
  geom_hline(yintercept =  0, colour = "black", linetype = "dashed") +
  geom_point() +
  geom_line() +
  geom_label_repel(nudge_x = TRUE, nudge_y = TRUE, check_overlap = TRUE) +
    labs(title = "The scatter plot of the residual",
       x = "Pop",
       y = "Residuals") +
  theme_minimal()

日本地図

pacman::p_load("NipponMap", "sf", "ggthemes")

map <- read_sf(system.file("shapes/jpn.shp", package = "NipponMap")[1],
               crs = "+proj=longlat +datum=WGS84")

map2 <- 
  kadai01_plot %>%
  pivot_wider(id_cols = c(pref, pop), names_from = vars, values_from = value) %>% 
  rename(name = pref) %>%
  left_join(map, by = "name") %>% 
  st_sf()
  


g3 <- 
  ggplot(map2, aes(fill = residuals, label = name)) + 
  geom_sf(size = .1) +
  labs(title = "The Residuals Accross Japanese Prefectures") +
  scale_fill_gradient2(
    name = "Residuals",
    labels = scales::number_format(big.mark = ","),
    low = "#15C6E3",
    mid = "white",
    high = "#EB7411",
    midpoint = 0) +
  theme_pander()

g3

# ggplotly(g3) %>%
#   widgetframe::frameWidget()

kadai01

Rikiya Honda

2022-02-17

データセット

データセットの呼び出しを行う

データの読み込み（インポート）

1.　データの提示

2．基本統計量の計算

平均値・最大値・最小値・中央値

不偏分散

不偏標準偏差

3．相関係数の計算

4.　線形モデルの生成

回帰直線を方程式を求める

5. 散布図および回帰直線の描画

6．残差（テキストp.83）の絶対値が比較的大きい都道府県に注目し、自身の考察を書きなさい。

残差を求める

並び替える

7．自己ワーク

ファイル提出

APPENDIX

summry of `kadai.lm`

予測値と残差

日本地図

kadai01

Rikiya Honda

2022-02-17

データセット

データセットの呼び出しを行う

データの読み込み（インポート）

1. データの提示

2．基本統計量の計算

平均値・最大値・最小値・中央値

不偏分散

不偏標準偏差

3．相関係数の計算

4. 線形モデルの生成

回帰直線を方程式を求める

5. 散布図および回帰直線の描画

6．残差（テキストp.83）の絶対値が比較的大きい都道府県に注目し、自身の考察を書きなさい。

残差を求める

並び替える

7．自己ワーク

ファイル提出

APPENDIX

summry of kadai.lm

予測値と残差

日本地図

1.　データの提示

4.　線形モデルの生成

回帰直線を方程式を求める　

summry of `kadai.lm`